## Pengolahan Citra Digital untuk Menghitung Luas Daerah Bekas Penambangan Timah

## Rika Favoria Gusa
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Bangka Belitung email: rika_favoria@yahoo.com
Abstract – Image processing technology gives extraordinary advance in various fields included satellite image utilization. Through some processing phases, it can be acquired information about digital image features such as area or  size of the object. In  Province of Bangka Belitung Archipelago, there are many tin mining regions. In this research, digital image processing of certain region in Bangka Belitung is carried out to obtain the area of tin ex-mining. The research started with survey to get coordinate and dimension (length and width) of the tin ex- mining. The coordinate used to obtain satellite image of the tin ex-mining. Furthermore, satellite image  (RGB image) converted to grayscale image. The grayscale image enhanced through contrast stretching process, and then it converted to binary image. Morphology operations, that are erosion and dilation, applied to the binary image so that the total pixels of the image object (tin ex-mining) can be counted. The real dimension (length and width) of the tin ex-mining used to get the scale for calculating the image object area (tin ex-mining) in m 2 .
Abstrak - Kehadiran teknologi pengolahan citra memberikan kemajuan yang luar biasa pada berbagai bidang termasuk  pemanfaatan  citra  satelit.  Melalui  berbagai  tahapan  pengolahan,  dapat  diperoleh  informasi  yang diinginkan  tentang  fitur  tertentu  dari  sebuah  citra  digital  antara  lain  luas  atau  ukuran  objek.  Di  Provinsi Kepulauan  Bangka  Belitung,  banyak  terdapat  daerah  penambangan  timah.  Dalam  penelitian  ini,  dilakukan pengolahan  citra  digital  dari  suatu  wilayah  tertentu  di  Provinsi  Kepulauan  Bangka  Belitung  yang  memiliki daerah  bekas  penambangan  timah  untuk  dapat  diketahui  luasnya.  Penelitian  dimulai  dengan  survei  lapangan untuk memperoleh data berupa koordinat serta ukuran (panjang dan lebar) daerah bekas penambangan timah. Koordinat  tersebut  digunakan  untuk  memperoleh  citra  satelit  dari  daerah  bekas  penambangan  timah. Selanjutnya, citra satelit berupa citra warna (RGB) diubah menjadi citra grayscale. Citra grayscale kemudian diperbaiki melalui proses perenggangan kontras, lalu diubah menjadi citra biner. Operasi morfologi yaitu erosi dan  dilasi  diterapkan  pada  citra  biner  tersebut  sehingga  dapat  dihitung  jumlah  piksel  objek  (daerah  bekas penambangan timah) di dalam citra. Ukuran sebenarnya (panjang dan lebar) daerah bekas penambangan timah digunakan  untuk  mengetahui  nilai  skala  yang  diperlukan  guna  menghitung  luas  objek  citra  (daerah  bekas penambangan timah) dalam satuan m 2 .
Keywords: digital image processing, area, tin ex-mining

## I. PENDAHULUAN
Pengolahan  citra  pada  masa  sekarang memiliki  spektrum  aplikasi  yang  sangat  luas  dalam berbagai  bidang  kehidupan  antara  lain  di  bidang biomedis,  astronomi,  arkeologi,  biometrika,  arsip citra dan dokumen, industri  serta penginderaan jauh yang menggunakan teknologi citra satelit.
Pemanfaatan  citra  satelit  telah  banyak dilakukan terutama untuk mengidentifikasi perubahan bentuk, luas ataupun kondisi lainnya dari suatu wilayah. Pengolahan citra satelit salah satunya dilakukan  untuk  menganalisis  dan  mengidentifikasi luas  kerusakan  wilayah  di  daerah  Aceh  akibat bencana Tsunami [1] . Proses pengolahan citra dimulai dari  akuisisi  data  citra,  pengambangan,  deteksi  tepi, segmentasi  citra,  hingga  citra  siap  dianalisis  untuk
menghitung  jumlah  piksel  citra  guna  mengetahui luas daerah kerusakan akibat Tsunami.
Penelitian  lain  juga  mengidentifikasi  luas wilayah  yang  terkena  dampak  bencana  Tsunami  di daerah  Aceh [2] .  Metode  yang  digunakan  yaitu Seed Region  Growing. Metode  ini  merepresentasikan region-region citra yang berbeda dan “menumbuhkannya” sampai memenuhi seluruh citra sehingga  dapat  diketahui  luas  daerah  kerusakan akibat Tsunami.
Luas  daerah  bekas  penambangan  timah  yang banyak  terdapat  di  wilayah  Provinsi  Kepulauan Bangka  Belitung  juga  dapat  diidentifikasi  dan dianalisis melalui pengolahan citra satelit. Banyak di antara  daerah  bekas  penambangan  timah  tersebut ditinggalkan  begitu  saja  paska  penambangan  tanpa ada  usaha  reklamasi  ataupun  pemanfaatan  kembali. Oleh karena itu, dalam penelitian ini akan dilakukan
pengolahan citra digital berupa citra satelit dari suatu wilayah  tertentu  di  pulau  Bangka  yang  memiliki daerah  bekas  penambangan  timah  agar  dapat dihitung  luasannya.  Hal  ini  perlu  dilakukan  untuk mengetahui  berapa  luas  daerah  bekas  penambangan timah yang harus diolah kembali ataupun direklamasi  sehingga  kerusakan  lingkungan  akibat penelantaran  bekas  penambangan  timah  dapat dikurangi.

## II. LANDASAN TEORI
A.    Citra digital Secara  umum,  pengolahan  citra  digital menunjuk  pada  pemrosesan  gambar  2  dimensi dengan  menggunakan  komputer.  Tujuan  utama pengolahan  citra  adalah  agar  citra  mudah diinterpretasi  oleh  manusia  maupun  mesin. Dengan pengolahan citra, sebuah citra ditransformasi menjadi citra lain.
Citra  digital  dapat  didefinisikan  sebagai fungsi f ( x,y )  berukuran  M  baris  dan  N  kolom, dengan  x  dan  y  adalah  koordinat  spasial  dan amplitudo f di  titik  koordinat  ( x,y )  merupakan intensitas  atau  tingkat  keabuan  citra  pada  titik tersebut [3] . Nilai f( x,y ) merupakan hasil kali dari jumlah cahaya yang mengenai objek ( illumination )  dan  derajat  kemampuan  objek tersebut memantulkan cahaya ( reflection ).
Nilai suatu irisan antara baris dan kolom matriks (pada posisi x,y) disebut dengan picture element , image  element atau  piksel.  Sebuah piksel  mewakili  tidak  hanya  satu  titik  dalam sebuah  citra  melainkan  sebuah  bagian  berupa kotak  yang  merupakan  bagian  terkecil  citra. Suatu  piksel  memiliki  nilai  dalam  rentang tertentu  dari  nilai  minimum  sampai  nilai maksimum. Jangkauan yang digunakan berbeda-beda  tergantung  dari  jenis  warnanya. Namun secara umum, jangkauannya adalah 0 – 255.
Berdasarkan  nilai  pikselnya,  citra  digital dapat  dikelompokkan  ke  dalam  tiga  jenis  citra, yaitu:
1. Citra warna Citra  warna  sering  disebut  juga  citra RGB  atau  citra true  color karena  dapat merepresentasikan  warna  objek  menyerupai warna  aslinya  dengan  mengkombinasikan ketiga warna dasar yaitu red (R) , green (G) dan blue (B) . Tiap  piksel  memiliki  tiga  nilai  kanal yang  mewakili  tiap  komponen  warna  dasar citra.
2. Citra grayscale Citra grayscale merupakan  citra  digital yang  hanya  memiliki  satu  nilai  kanal  pada setiap  pikselnya,  dengan  kata  lain  nilai  bagian red = green = blue .  Nilai  tersebut  digunakan untuk  menunjukkan  tingkat  intensitas.  Warna yang  dimiliki  citra grayscale adalah  warna keabuan  dengan  berbagai  tingkatan  dari  hitam hingga  putih.  Citra grayscale dapat  diperoleh dari  citra  RGB.  Nilai  intensitas  citra grayscale (keabuan)  dihitung  dari  nilai  intensitas  citra RGB dengan menggunakan persamaan (1).
Nilai keabuan = 0,2989*R+0,5870*G+  0,1140*B        (1)
3. Citra biner
Citra  biner  adalah  citra  digital  yang hanya  memiliki  dua  kemungkinan  nilai  piksel yaitu  hitam  (0)  dan  putih  (1).  Citra  biner  juga disebut sebagai citra bw ( black and white ) atau citra  monokrom.  Citra  biner  sering  muncul sebagai  hasil  dari  proses  pengambangan ( thresholding ) .
Secara  umum,  proses  pengambangan citra grayscale untuk  menghasilkan  citra  biner adalah sebagai berikut:
𝑔(𝑥, 𝑦) =   { 1  𝑗𝑖𝑘𝑎  𝑓(𝑥, 𝑦) ≥ 𝑇 0  𝑗𝑖𝑘𝑎  𝑓(𝑥. 𝑦) < 𝑇 (2)
dengan g(x,y) adalah  citra  biner  dari  citra grayscale  f(x,y) dan  T  menyatakan  nilai ambang.  Kualitas  citra  biner  yang  dihasilkan sangat tergantung pada nilai T yang digunakan [4].
Salah satu metode yang dapat digunakan  untuk  menentukan  nilai  ambang  (T) adalah metode Otsu [3] . Metode Otsu menghitung  nilai  ambang  T  secara  otomatis berdasarkan  citra  masukan.  Pendekatan  yang digunakan  oleh  metode  Otsu  adalah  dengan melakukan analisis diskriminan yaitu menentukan suatu variabel yang dapat membedakan  antara  dua  atau  lebih  kelompok yang muncul secara alami. Analisis diskriminan akan  memaksimumkan  variabel  tersebut  agar dapat memisahkan objek dengan latar belakang.
Misalkan nilai ambang yang akan dicari dinyatakan  dengan  k.  Nilai  k  berkisar  antara  1 sampai dengan L, dengan L = 255. Probabilitas untuk piksel i dinyatakan dengan:
𝑝 𝑖 = 𝑛 𝑖 𝑁 (3)
dengan n i menyatakan  jumlah  piksel  dengan tingkat keabuan i dan N menyatakan banyaknya piksel pada citra.
Nilai momen kumulatif ke nol, momen kumulatif  ke  satu  dan  nilai  rata-rata  berturut- turut dapat dinyatakan sebagai berikut.
𝜔(𝑘) =   ∑ 𝑝 𝑖 𝑘 𝑖=1 (4) 𝜇(𝑘) =   ∑ 𝑖. 𝑝 𝑖 𝑘 𝑖=1 (5) 𝜇 𝑇 = ∑ 𝑖. 𝑝 𝑖 𝐿 𝑖=1 (6)
Nilai  ambang  k  dapat  ditentukan  dengan memaksimumkan persamaan (7).
𝜎 𝐵 2 (𝑘 ∗) =   𝑚𝑎𝑥 1≤𝑘<𝐿 (𝜎 𝐵 2 (𝑘)) (7)
dengan
𝜎 𝐵 2 (𝑘) = [𝜇 𝑇 𝜔(𝑘)− 𝜇(𝑘)] 2 𝜔(𝑘)[1− 𝜔(𝑘)] (8)
Nilai  k  yang  dipilih  adalah  nilai  k  yang memaksimumkan persamaan (8).
B. Perbaikan citra Perbaikan  citra  bertujuan  meningkatkan kualitas  tampilan  citra  untuk  pandangan manusia  atau  untuk  mengkonversi  suatu  citra agar  memiliki  format  yang  lebih  baik  sehingga citra  tersebut  lebih  mudah  diolah  dengan komputer [3] .  Perbaikan  terhadap  suatu  citra dapat  dilakukan  antara  lain  dengan  metode perenggangan kontras ( contrast stretching ).
Kontras  suatu  citra  adalah  distribusi piksel terang dan gelap. Citra grayscale dengan kontras  rendah  akan  terlihat  terlalu  gelap, terlalu  terang  atau  terlalu  abu-abu.  Pada histogram  citra  dengan  kontras  rendah,  semua piksel akan terkelompok secara rapat pada suatu sisi  tertentu  dan  menggunakan  sebagian  kecil dari  semua  kemungkinan  nilai  piksel.  Citra dengan  kontras  yang  baik  menampilkan rentangan nilai piksel yang lebar. Histogramnya relatif menunjukkan distribusi nilai piksel yang seragam,  tidak  memiliki  nilai  puncak  utama atau tidak memiliki lembah.
Perenggangan kontras adalah teknik yang sangat berguna untuk memperbaiki kontras citra terutama  citra  yang  memiliki  kontras  rendah. Pada  perenggangan  kontras,  setiap  piksel  pada citra masukan ditransformasi dengan menggunakan fungsi berikut. 𝑜(𝑖, 𝑗) = 𝑢(𝑖, 𝑗) −  𝑐 𝑑 − 𝑐 (−1)                             (9)
dengan o(i,j) dan u(i,j) berturut-turut merupakan piksel    sesudah  dan  sebelum  ditransformasi
pada  koordinat (i,j) , c dan d berturut-turut menyatakan nilai minimum dan maksimum dari piksel  pada  citra  masukan  dan L menyatakan nilai grayscale maksimum.  Bila  nilai  piksel lebih  kecil  dari  0  maka  akan  dijadikan  0  dan bila lebih besar dari (L-1) maka akan dijadikan (L-1).

## C. Operasi morfologi
Kata  morfologi  secara  sederhana  dapat diartikan  sebagai  bentuk  dan  struktur  suatu objek.  Operasi  morfologi  menggunakan  dua input  himpunan  yaitu  suatu  citra  (pada umumnya citra biner) dan suatu kernel. Khusus dalam  morfologi,  istilah  kernel  biasa  disebut elemen pembentuk struktur ( structuring element / SE ). SE merupakan suatu matriks dan pada umumnya berukuran kecil.
Ada dua operasi dasar morfologi yaitu:
a. Dilasi
Bila  suatu  objek  (citra  input)  dinyatakan dengan  A,  SE  dinyatakan  dengan  B  serta  Bx menyatakan  translasi  B  sedemikian  sehingga pusat  B  terletak  pada  x,  maka  operasi  dilasi  A dengan B dapat dinyatakan sebagai berikut.
𝐷(𝐴, 𝐵) =  𝐴 ⨁𝐵{𝑥: 𝐵𝑥  ∩  𝐴 𝜙}                 (10)
dengan 𝜙 menyatakan himpunan kosong. Proses dilasi dilakukan dengan membandingkan  setiap  piksel  citra  input dengan  nilai  pusat  SE  dengan  cara  melapiskan ( superimpose )  SE  dengan  citra  sehingga  pusat SE  tepat  dengan  posisi  piksel  citra  yang diproses.  Jika  paling  sedikit  ada  1  piksel  pada SE sama dengan nilai piksel objek ( foreground ) citra,  maka  piksel  input  diset  nilainya  dengan nilai  piksel foreground dan  bila  semua  piksel yang  berhubungan  adalah background maka piksel  input  diberi  nilai  piksel background. Proses serupa dilanjutkan dengan menggerakkan (translasi) SE piksel demi piksel pada citra input.
Semakin besar ukuran SE maka semakin besar  perubahan  yang  terjadi.  Efek  dilasi terhadap  citra  biner  adalah  memperbesar  batas dari  objek  yang  ada  sehingga  objek  terlihat semakin besar dan lubang-lubang yang terdapat di tengah objek akan tampak mengecil.
b. Erosi
Operasi  erosi  dapat  dinyatakan  sebagai berikut.
𝐸(𝐴, 𝐵) =  𝐴𝛩𝐵 = {𝑥: 𝐵 𝑥 ⊂ 𝑋}                   (11)
Sama seperti dilasi, proses erosi dilakukan dengan membandingkan setiap piksel citra  input  dengan  nilai  pusat  SE  dengan  cara melapiskan  SE  dengan  citra  sehingga  pusat  SE tepat  dengan  posisi  piksel  citra  yang  diproses. Jika  semua  piksel  pada  SE  tepat  sama  dengan semua  nilai  piksel  objek  ( foreground )  citra maka  piksel  input  diset  nilainya  dengan  piksel foreground. Jika tidak, maka piksel input diberi nilai piksel background. Proses serupa dilanjutkan  dengan  menggerakkan  SE  piksel demi  piksel  pada  citra  input.  Proses  erosi  akan menghasilkan objek yang menyempit (mengecil).  Lubang  pada  objek  juga  akan membesar  seiring  menyempitnya  batas  objek tersebut.
D.    Analisis Objek Analisis  objek  didasarkan  pada  ciri  khas ( feature )  geometri  pada  objek  tersebut.  Luas atau  ukuran  merupakan  salah  satu  fitur  dari objek  di  dalam  citra  dan  dapat  dihitung menggunakan persamaan (12).
𝐿𝑢𝑎𝑠 =   ∑ ∑ 𝑓(𝑖, 𝑗) 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 (12)
dengan  m     :  jumlah baris piksel citra n      :  jumlah kolom piksel citra ( i,j )  :  koordinat spasial piksel f ( i,j )  =  1  jika  ( i,j )  adalah  piksel  objek dalam citra biner

## III.   METODE PENELITIAN
a. Penelitian dimulai dengan survei lapangan  untuk  mengambil  data  berupa koordinat,  ukuran  (panjang  dan  lebar) serta gambar/foto daerah bekas penambangan  timah.  Lokasi  yang  dipilih ialah beberapa daerah
bekas
penambangan timah di Pemali,
Kabupaten Bangka.
b. Setelah  koordinat  lokasi  (daerah  bekas penambangan timah) diperoleh,
dilakukan  pembacaan  citra  satelit  dari lokasi/daerah tersebut.
c. Citra  satelit  yang  diperoleh  yang  masih berupa  citra  warna  (RGB)  diubah menjadi citra grayscale. Hal ini dimaksudkan agar  tiap  piksel  citra  RGB yang  mempunyai  tiga  nilai  kanal  dapat disederhanakan menjadi hanya satu kanal saja pada citra grayscale sehingga proses
pengolahan citra dapat dilakukan dengan lebih mudah.
d. Citra  satelit  yang  telah  berupa  citra grayscale diperbaiki kontrasnya sehingga objek-objek  yang  ada  di  dalam  citra tersebut terlihat lebih jelas.
e. Citra grayscale kemudian diubah menjadi  citra  biner  untuk  memisahkan objek  dengan  latar  belakangnya.  Hal  ini juga  dilakukan  untuk  persiapan  operasi morfologi citra pada tahap selanjutnya. f. Operasi morfologi yang pertama dilakukan  pada  citra  biner  adalah  erosi. Ini  dilakukan  untuk  menghilangkan objek-objek  kecil  yang  tidak  akan diproses  lebih  lanjut.  Kemudian,  dipilih objek  yang  akan  dihitung  luasnya sehingga  pada  citra  biner  hanya  ada objek  yang  diinginkan  (daerah  bekas penambangan timah).
Selanjutnya,
dilakukan proses dilasi untuk
mengembalikan bagian objek citra daerah bekas  penambangan  timah  yang  hilang akibat proses erosi.
g. Penghitungan jumlah piksel objek dengan mudah dapat dilakukan pada citra biner  hasil  proses  dilasi.  Piksel-piksel yang  masuk  dalam  penghitungan  adalah piksel-piksel yang memiliki nilai intensitas  1  yang  merupakan  bagian  dari objek (daerah bekas penambangan timah).
h. Untuk  mengetahui  luas  objek  citra (daerah  bekas  penambangan  timah) dalam  satuan  m 2 ,  jumlah  piksel  yang telah  dihitung  dikalikan  dengan  suatu skala yang telah diketahui. Skala tersebut diperoleh  dari  pembandingan  antara ukuran  (panjang  dan  lebar)  sebenarnya dari  daerah  bekas  penambangan  timah terhadap  luasan  tertentu  di  dalam  citra sehingga  dapat  diketahui  1  piksel  citra sama  dengan  berapa  m 2 dalam  ukuran sebenarnya.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A.    Hasil Survei Lapangan
Penelitian  ini  dimulai  dengan  survei lapangan  ke  beberapa  lokasi  (daerah  bekas penambangan  timah)  yang  ada  di  Pemali, Kabupaten  Bangka.  Hal  ini  dilakukan  untuk
memperoleh  data  berupa  koordinat,  ukuran (panjang  dan  lebar)  serta  gambar/foto  daerah bekas  penambangan  timah  yang  berguna  untuk proses  pengolahan  selanjutnya.  Data  koordinat dan  ukuran  daerah  bekas  penambangan  timah yang akan diolah citranya disajikan pada Tabel 1  sedangkan  gambar/fotonya  dapat  dilihat dalam Lampiran.
B.     Tahapan Pengolahan Citra
1. Setelah  memperoleh  koordinat  lokasi, dilakukan  pembacaan  citra  satelit  yang menampilkan lokasi (daerah bekas penambangan  timah)  yang  telah  disurvei sebelumnya.  Citra  ini  merupakan  citra warna (RGB).
2. Citra  daerah  bekas  penambangan  timah yang  masih  berupa  citra  warna  diubah menjadi citra grayscale dengan menggunakan  fungsi  rgb2gray  yang terdapat  di  dalam  program  Matlab  untuk memudahkan  proses  pengolahan  citra selanjutnya.  Fungsi  ini  menghitung  nilai keabuan  tiap  piksel  citra  grayscale  dari nilai  intensitas  komponen  warna  dasar (red,  green  dan  blue)  piksel  pada  citra RGB,  sesuai  dengan  persamaan  (1). Gambar 1 merupakan citra grayscale dari daerah  bekas  penambangan  timah  yang telah disurvei.
Tabel 1  Data koordinat dan ukuran beberapa daerah bekas penambangan timah di Pemali
Kabupaten Bangka Lokasi 1 Koordinat Ukuran 01 o 53'51.9" S 106 o 03'09.3" E
panjang 132,5 m
01 o 53'50.2" S 106 o 03'11.2" E
01 o 53'52.4" S 106 o 03'12.5" E
lebar 75,9 m
01 o 53'50.0" S 106 o 03'08.9" E Lokasi 2 Koordinat Ukuran 01 o 53'50.8" S 106 o 03'06.1" S panjang
245,5 m
01 o 53'50.6" S 106 o 02'59.8" E
01 o 53'49.0" S 106 o 03'04.8" E lebar
191,7 m
01 o 53"57.0"S 106 o 03'03.2" E
Lokasi 3 Koordinat Ukuran 01 o 54'04.7" S 106 o 03'04.1" E panjang 305,25 m 01 o 53'58.2" S 106 o 02'55.2" E 01 o 54'00.7" S 106 o 02'54.2" E lebar 254,11 m 01 o 53'56.9" S 106 o 03'01.6" E (a) (b) (c)
Gambar 1  Citra grayscale daerah bekas penambangan timah (a) Lokasi 1; (b) Lokasi 2;
(c) Lokasi 3
3. Untuk memperbaiki kualitas citra, dilakukan  perenggangan  kontras  agar objek-objek  yang  terdapat  di  dalam  citra terlihat lebih jelas. Perenggangan kontras citra  dilakukan  dengan  menggunakan fungsi  imadjust  setelah  sebelumnya dihitung  terlebih  dahulu  nilai  intensitas piksel citra yang paling rendah (minimum) dan paling tinggi (maksimum).
4. Citra hasil perenggangan kontras selanjutnya  diubah  menjadi  citra  biner dengan  menggunakan  fungsi  im2bw. Fungsi  ini  mengubah  nilai  keabuan  tiap piksel  citra  hasil  perenggangan  kontras menjadi bernilai 0 atau 1 tergantung dari nilai  ambang  (threshold)  yang  dihitung dengan  menggunakan  metode  Otsu.  Jika nilai  keabuan  piksel  sama  dengan  atau lebih  besar  dari  nilai  ambang,  maka piksel tersebut akan bernilai 1 (berwarna putih).  Sebaliknya,  jika  nilai  keabuan piksel lebih kecil dari nilai ambang, maka piksel  tersebut  akan  bernilai  0  (hitam).
Pada  citra  biner  yang  dihasilkan,  daerah bekas  penambangan  timah  dan  beberapa bagian  citra  yang  lain  menjadi  berwarna putih.  Gambar  2  menyajikan  citra  biner yang dihasilkan.
(a) (b)
(c) Gambar 2 Citra biner daerah bekas penambangan timah (a) Lokasi 1; (b) Lokasi 2; (c) Lokasi 3
5. Dalam  proses  pengolahan  citra  daerah bekas  penambangan  timah,  dilakukan operasi  morfologi  yaitu  erosi  dan  dilasi. Proses  erosi  diterapkan  pada  citra  biner daerah bekas penambangan timah dengan menggunakan  fungsi  imerode  untuk mengurangi/menghilangkan  objek-objek yang  tidak  diperlukan  dalam  proses pengolahan  citra  selanjutnya.  Elemen pembentuk struktur ( structuring
element /SE) yang digunakan ialah matriks  bujur  sangkar  dengan  seluruh elemen  bernilai  1.  Ukuran  SE  berbeda- beda  untuk  tiap  citra  biner  tergantung dari  berapa  banyak/besar  objek  yang ingin dihilangkan. Citra hasil proses erosi ditampilkan dalam Gambar 3.
Setelah diperoleh citra hasil proses erosi, dipilih objek yang akan dihitung luasnya yaitu  daerah  bekas  penambangan  timah. Pemilihan  dilakukan  dengan  menunjuk titik (piksel) yang merupakan bagian dari objek dengan menggunakan mouse pointer . Dengan cara ini, dapat diperoleh koordinat  (x,y)  piksel  yang  ditunjuk sehingga  objek  yang  memiliki  piksel tersebut akan terpilih.
(a) (b)
(c)
Gambar 3  Citra hasil proses erosi (a) Lokasi 1; (b) Lokasi 2; (c) Lokasi 3
Selanjutnya, dilakukan proses dilasi pada citra-citra  tersebut  menggunakan  fungsi imdilate  dan  SE  yang  sama  dengan proses  erosi.  Hal  ini  dimaksudkan  agar bagian  objek  yang  hilang  akibat  proses erosi  dapat  dikembalikan  karena  bagian objek  (piksel-piksel)  tersebut  termasuk piksel-piksel  yang  akan  dihitung  untuk mengetahui luas objek. Citra hasil proses dilasi disajikan dalam Gambar 4.
6. Penghitungan jumlah piksel objek dilakukan  pada  citra  hasil  proses  dilasi dalam  Gambar  4  dengan  menggunakan fungsi  bwarea.  Fungsi  ini  menghitung jumlah  piksel  yang  bernilai  1  (berwarna putih)  [5].  Tabel  2  menyajikan  jumlah piksel  objek  untuk  masing-masing  citra lokasi.
7.     Untuk  menghitung  luas  objek  citra (daerah  bekas  penambangan  timah) dalam  satuan  m 2 ,  diperlukan  skala  yang mewakili  ukuran  sebenarnya  dari  daerah tersebut.  Pada  survei  lapangan  yang dilakukan  di  awal  penelitian,  telah diperoleh  ukuran  panjang  dan  lebar daerah  bekas  penambangan  timah  dalam satuan  meter  seperti  dapat  dilihat  pada Tabel  1.Ukuran  panjang  dan  lebar  objek citra juga dapat dihitung dengan memilih titik-titik  objek  yang  memiliki  koordinat tertentu  yaitu  xmin  (titik  objek  paling kiri),  xmax  (titik  objek  paling  kanan), ymin  (titik  objek  paling  atas)  dan  ymax (titik  objek  paling  bawah).  Titik-titik tersebut  dipilih  dengan  menggunakan
fungsi  ginput  dan mouse  pointer. Selisih nilai xmin dan xmax menyatakan panjang objek  citra  sedangkan  selisih  nilai  ymin dan ymax menyatakan lebar objek citra.
(a) (b) (c)
Gambar 4 Citra hasil proses dilasi (a) Lokasi 1; (b) Lokasi 2; (c) Lokasi 3 Tabel 2  Jumlah piksel objek citra (daerah bekas penambangan timah) Nama Citra Jumlah Piksel Objek Lokasi 1 4.001 Lokasi 2 28.215 Lokasi 3 14.947 Skala dapat dihitung dengan membandingkan  ukuran  (panjang  dan lebar)  sebenarnya  dari  daerah  bekas penambangan  timah  dan  ukuran  (panjang dan lebar) objek daerah bekas penambangan timah di dalam citra. Setelah nilai  skala  diperoleh,  maka  luas  objek dalam  satuan  m 2 dapat  diketahui.  Hasil penghitungan  luas  objek  citra  (daerah bekas  penambangan  timah)  dirangkum dalam Tabel 3.

## V.  KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan, dapat disimpulkan bahwa:
1. Tahapan  proses  pengolahan  citra  digital yang dimulai dari pembacaan citra satelit daerah bekas penambangan timah, dilanjutkan  dengan  pengubahan  citra satelit berupa citra warna (RGB) menjadi citra grayscale , perbaikan citra grayscale dengan perenggangan kontras, pengubahan  citra grayscale yang  telah diperbaiki  menjadi  citra  biner  serta penerapan  operasi  morfologi  yaitu  erosi dan  dilasi  pada  citra  biner  dapat digunakan  untuk  menghitung  jumlah piksel objek citra (daerah bekas penambangan timah).
2. Ukuran  sebenarnya  (panjang  dan  lebar) daerah bekas penambangan timah diperlukan  untuk  mengetahui  nilai  skala yang  digunakan  untuk  dapat  menghitung luas objek citra (daerah bekas penambangan timah) dalam satuan m 2 .
3. Lingkungan  di  sekitar  daerah  bekas penambangan  timah  cukup  berpengaruh pada  proses  pengolahan  citra.  Semakin kecil  selisih  nilai  intensitas  objek  (daerah bekas penambangan timah) dengan lingkungan  sekitarnya,  dengan  kata  lain, warna objek mirip dengan warna latar/objek  lain,  maka  akan  semakin  sulit untuk  memilih  objek  (daerah  bekas penambangan timah) tersebut untuk dihitung luasnya.
Tabel 3 Hasil penghitungan luas objek citra (daerah bekas penambangan timah)
Nama Citra Ukuran Sebenarnya Ukuran di Dalam Citra Skala Jumlah piksel Luas Lokasi 1  Panjang = 132,5 m Panjang =  126 piksel 1 piksel = 0,887 m 2 4001 3.548,2 m 2 Lebar = 75,9 m Lebar = 90 piksel Lokasi 2  Panjang = 245,5 m Panjang = 255 piksel 1 piksel = 0,976 m 2 28.215 27.537,8 m 2 Lebar = 191,7 m Lebar = 189 piksel Lokasi 3  Panjang =  305,25 m Panjang = 203 piksel 1 piksel = 2,672 m 2 14.947 39.940 m 2
Lebar =  254,11 m Lebar = 143 piksel

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Pambudi,  L.,  Hidayatno,  A.,  Isnanto,  R.
R.,  2006, Identifikasi  Luas  Bencana Tsunami dengan Menggunakan Segmentasi Citra , Teknik Elektro Universitas Diponegoro, Semarang.
[2] Solehatin,  Melita,  Y.,  2012, Identifikasi Luas Bencana Tsunami Dengan Menggunakan  Segmentasi  Citra  Pada Metode  Seed  Region  Growing, Jurnal JIKOM  Sekolah  Tinggi  Informatika Komputer (STIKOM) PGRI Banyuwangi, vol. 2 no. 1 hal. 25-31.
[3] Putra,  D.,  2009, Pengolahan  Citra Digital, Penerbit Andi, Yogyakarta.
[4] Gonzalez,  R.  C.,  Woods,  R.  E.,  2008, Digital  Image  Processing, 3rd  ed.,
Pearson Prentice Hall, New Jersey.
[5] Wijaya,  M.  C.,  Prijono,  A.,  2007, Pengolahan  Citra  Digital  Menggunakan Matlab , Penerbit Informatika, Bandung.

## Biodata Penulis
Dosen  pada  Program  Studi  Teknik  Elektro  FT Universitas  Bangka  Belitung,  menyelesaikan pendidikan  Strata  1  (satu)    di  Program  Studi Fisika  Teknik  UGM,  dan  Strata  2  (dua)    di Program  Studi    Teknik  Elektro  UGM.  Bidang keahlian  yang  digeluti  adalah  Pengolahan Citra Digital dan Computer Vision.